基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

为了找到最佳的云计算任务调度方案, 缩短云计算任务完成时间, 通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势, 提出一种遗传 蚁群算法的云计算任务调度优化算法. 首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案, 然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布, 解决初始信息素匮乏的难题, 加快算法收敛速度和搜索能力, 提高云计算任务求解效率. 在CloudSim平台的实验结果表明, 相对于遗传算法, 遗传 蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解, 可缩短任务完成时间, 获得更高的用户满意度.     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

基于蚁群算法的云计算资源调度研究

本文针对云计算中资源调度问题进行了研究,提出云计算资源调度的蚁群优化算法,在算法设计中综合考虑了在云计算环境中任务完成时间和计算成本优化问题,建立数学模型,并通过cloudsim平台进行实验仿真测试。验证表明算法模型能使总任务完成时间较短、成本较小,是一种有效的资源调度算法。     

基于蚁群粒子群优化算法的云计算资源调度方案

通过对蚁群算法和粒子群算法分别进行改进,利用两种算法自身优势相结合的方式建立一种蚁群粒子群算法,以提高云计算资源调度效率,解决云计算中资源调度方案优化问题.实验结果表明,该算法所消耗的时间更少,效果更好.     

云计算中基于多目标优化的虚拟机整合算法

云数据中心中存在着高能耗和高服务水平协议违约率的问题,为了解决此问题,提出了一种基于多目标优化的虚拟机整合算法.综合考虑能耗、服务质量和迁移开销等多种因素,将虚拟机整合问题构建为一个具有资源约束的多目标优化问题.使用蚁群系统算法对该多目标优化问题进行求解,进行虚拟机整合,获得近似最优的虚拟机主机映射关系.为了减少算法复杂度,利用CPU利用率双阈值来判断主机负载状态,根据主机负载状态分阶段进行整合并使用不同的整合策略.基于CloudSim平台对多目标优化的虚拟机整合算法和其他6种虚拟机整合算法进行仿真实验,将本文算法与现有虚拟机整合算法实验结果进行比较,结果表明本文提出的算法在能耗和服务水平协议违约方面优化显著,具有较好的综合性能.     

基于蚁群算法的云计算并行机资源调度研究

研究在云计算中服务资源优化管理背景下,基于时间窗口的非等同并行机服务资源调度问题.为达到最大任务处理数,选取任务延误时间作为目标函数建立数学模型,并利用蚁群算法为模型求解.设计了该算法的各项参数,并通过仿真算例证实了该算法的可行性及合理性.结果表明:本算法能够较好地用于解决云计算中的并行机资源调度问题,以较快的收敛速度找到满足约束条件的较优解.     

异常网络环境下云计算资源需求策略

针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明,基于改进的蚁群调度算法提高了云计算资源利用率,降低了能量消耗,使单节点处理任务量有较大提升,极大提高了云计算的性能和服务质量.     

云计算环境下独立任务调度算法研究

云计算具有用户群体庞大、系统结构复杂和任务量繁重的特点,对大量任务进行高效调度成为云计算必须解决的难题。云计算任务调度算法决定了用户任务的执行效率和系统资源的使用效率,直接关系到云计算系统的整体性能。本文分析了云计算环境下任务调度的重要性,由任务调度出发,梳理和总结了云计算独立任务调度算法的研究现状。根据调度目标的不同,静态独立任务调度算法分为传统独立任务调度算法和启发式独立任务调度算法,本文分析了两种调度类型代表性算法的基本思想和优缺点,并对改进方式和优化结果进行了归纳。     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法

提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

云计算环境下基于热力学演化算法的任务调度与虚拟机分配算法研究

在云计算环境下的云任务调度和虚拟机分配过程建立了数学模型,并将其转换为整数编码形式的组合优化问题,并提出了一种热力学演化算法进行问题求解。算法根据整数编码形式定义了基因熵和个体能量,并引入了温度的概念,算法中提出了两种选择策略,算法利用自由能极小值原理驱动种群向最优化方向演化。实验结果表明热力学演化算法可以有效地解决云任务调度和虚拟机分配问题,可以为云环境调度问题提供依据。     

基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

基于云计算的高校教学资源管理平台的设计

针对高校教学资源建设中存在的资源重复投入、共享困难等问题,为促进教学资源的整合与共享,提高教学资源的管理与应用效率,将云计算技术引入其中。提出了基于云计算的高校教学资源平台架构模型,设计了基于云计算的高校教学资源管理平台,并介绍了平台的功能与业务工作流程。     

基于检验点的移动云资源调度策略研究

移动云以按需付费的方式交付给用户,其服务可靠性成为了用户最为关心的性能指标之一。容错资源调度策略常用于云平台中提供服务的可靠性,其中检验点技术是云平台中容错资源调度的一种主要手段。对Web云中检验点技术的原理进行了深入分析,重点讨论了基于检验点策略的容错资源调度方法,分别对预设故障概率服从泊松分布的固定间隔周期检验点容错策略及无预设故障概率的动态间隔周期检验点容错策略进行了深入的分析,比较了不同检验点技术的特点和问题。结合移动云的工作特点,提出了移动云环境下检验点技术未来的研究点。     

云计算环境下多级映射作业调度算法的研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模式,是目前商业机构和科研机构的研究热点之一.在云计算环境中用户需求和资源的分布对该环境中作业调度的影响很大,虚拟技术的使用使云计算环境中的作业调度与传统的作业调度存在很大的差别.针对云计算环境特点,根据用户的需求将作业进行分类,同时将资源分类,引入中间代理节点进行任务调度,形成多级映射作业调度算法,提高作业的并发度,使总任务完成时间缩短.通过实验验证多级映射作业调度算法是一种可行的作业调度算法.     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。